Moderatorvariablen spotten und Moderierte Regression

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Moderatorvariablen spotten und Moderierte Regression

Beitragvon tom1 » Di 6. Jan 2015, 13:35

guten tag. ich brauche dringend hilfe.
in meiner untersuchung geht es darum wie bestimmte variablen die entfernung beeinflussen die kinder von ihren eltern wegziehen.
ich habe über zehn unabhängige variablen (alter geschlecht family solidarity bildungsgrad usw). ich möchte zuerst moderatorvariablen spotten. wie mache ich das bei so vielen variablen? in den ganzen erläuterungen wird das immer nur mit 2 uvs gezeigt, die man standardisiert dann multipliziert und mit ins regressionsmodell aufnimmt. jetzt gibt es hier aber so viele kombinationen...

laut meinem betreuer soll ich die stichporbe in männer und frauen teilen, dann blockweise zuerst die demographischen variablen, dann eine uv die ich mittels fragebogen erhoben habe und dann die zweite uv die mittels FB erhoben wurde reinnehmen. so sehe ich obs geschlechtsunterschiede gibt. falls diese existieren soll ich prüfen obs interaktionseffekte gibt. wie?? (ich arbeite mit spss)
vielen dank im voraus ich hoffe ihr könnt mir ein paar tipps zum vorgehen geben.
tom1
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Re: Moderatorvariablen spotten und Moderierte Regression

Beitragvon PonderStibbons » Di 6. Jan 2015, 13:52

ich möchte zuerst moderatorvariablen spotten.

Was meinst Du damit?
laut meinem betreuer soll ich die stichporbe in männer und frauen teilen, dann blockweise zuerst die demographischen variablen, dann eine uv die ich mittels fragebogen erhoben habe und dann die zweite uv die mittels FB erhoben wurde reinnehmen. so sehe ich obs geschlechtsunterschiede gibt. falls diese existieren soll ich prüfen obs interaktionseffekte gibt.

Erst den Datensatz durchsuchen und dann mit den gefundenen Auffälligkeiten
einen inferenzstatistiscen Test rechnen und dabei so tun, als hätte man den
Datensatz nicht vorher nach Auffälligkeiten durchforstet, führt zu falsch-
positiven Ergebnissen.
wie?? (ich arbeite mit spss)

Interaktionsvariable bilden und ins Modell nehmen.

Mit freundlichen Grüßen

P.
PonderStibbons
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